目录
2.6.3最大连续子序列和(最大子数组和)问题
2.6.3.1问题
2.6.3.2确定动态规则(DP、状态转移方程)、初始值
(1)直接相关状态
(2)当前状态值的确定
(3)动态规则(DP、状态转移方程)
(4)初始值
2.6.3.3动态规划算法代码实现
(1)完整代码
(2)程序速度优化
(3)最大和连续子序列(最大和子数组)
(4)最大和连续子序列的个数(数量)
2.6.3最大连续子序列和(最大子数组和)问题
2.6.3.1问题
最大连续子序列和(maxim
本文详细介绍了动态规划算法在解决最大连续子序列和问题上的应用，包括问题定义、状态转移方程的确定以及代码实现。通过状态转移方程`dp[i] = max(dp[i-1] + A[i], A[i])`，求得所有状态的最大连续子序列和，最终找到最大值。同时，文章讨论了如何优化代码以提高效率，并提及如何求最大和连续子序列的个数。"
127446149,16005537,车载客流统计计数器：智能交通的新助力,"['公共交通', '客流分析', '智能交通', '视频监控', '安全预警']
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